GLM‑5.2 — это флагманская большая языковая модель компании Z.ai с 753 миллиардами общих параметров, из которых на каждый токен активируется примерно 39 миллиардов. Модель создана специально для длительных многошаговых задач (long‑horizon tasks) и представляет значительный скачок по сравнению с предыдущей версией GLM‑5.1. Впервые в серии GLM‑5 модель обеспечивает стабильную работу с контекстным окном в один миллион токенов, при этом существенно повышается эффективность вычислений. Архитектурно GLM‑5.2 основана на той же Mixture-of-Experts (MoE) ‑ структуре с механизмом DSA (DeepSeek Sparse Attention), что и предыдущие версии, однако в неё внедрена инновационная технология IndexShare, а также доработаны слои предсказания нескольких токенов одновременно (MTP). Благодаря этому удалось добиться нового баланса между значительным объемом знаний, умением выполнять сложные пошаговые рассуждения, скоростью вывода и качеством обработки сверхдлинных контекстов.
Ключевое архитектурное усовершенствование GLM‑5.2 — технология IndexShare, которая напрямую отвечает за рост эффективности при работе с длинными последовательностями. DSA использует лёгкий «молниеносный индексатор» (lightning indexer), который для каждого запроса выбирает лишь top‑k наиболее релевантных токенов, снижая вычислительную сложность основного внимания. Однако сам индексатор в каждом слое требует вычислений в O(L²) операций. IndexShare опирается на простое, но важное наблюдение: соседние слои трансформера склонны вырабатывать похожие паттерны внимания, а значит, вычислять отдельный индекс для каждого слоя избыточно. Поэтому слои объединяются в группы: лишь небольшое число «полных» слоёв (Full layers) выполняет независимую работу индексатора, а все остальные «общие» слои (Shared layers) просто переиспользуют индексы от ближайшего полного слоя. Это сокращает вычисления индексатора на 75%, а при длине контекста в миллион токенов снижает количество FLOPов на токен в 2,9 раза, практически без потери качества. Дополнительно в GLM-5.2 улучшен слой MTP (Multi-Token Prediction) для спекулятивного декодирования, он увеличивает длину предварительно предсказываемых токенов до 20%, что способствует дополнительному ускорению генерации.
По результатам бенчмарков GLM-5.2 ощутимо улучшает показатели предыдущих версий, демонстрирует конкурентоспособность с ведущими закрытыми моделями и уверенно лидирует среди открытых решений. На математическом соревновании AIME 2026 модель набирает 99,2%, обходя GPT-5.5 (98,3%), Claude Opus 4.8 (95,7%) и Gemini 3.1 Pro (98,2%). На бенчмарке критического мышления CritPt GLM-5.2 делит первое место с Claude Opus 4.8 (20,9 баллов), значительно опережая предыдущую версию GLM-5.1 (4,6). В режиме с инструментами на Humanity's Last Exam (HLE w/ Tools) модель набирает 54,7, обгоняя GPT-5.5 (52,2) и Gemini 3.1 Pro (51,4) и уступая только Claude Opus 4.8 (57,9). В бенчмарках по программированию GLM-5.2 достигает 62,1% на SWE-bench Pro, 48,9% на NL2Repo и 81,0% на Terminal-Bench 2.1. На бенчмарке работы с инструментами MCP-Atlas модель набирает 76,8, на уровне с Claude Opus 4.8 (77,8) и впереди Gemini 3.1 Pro (69,2). Наибольших успехов GLM‑5.2 достигает в бенчмарках, оценивающих способность справляться с задачами, длящимися часами и даже днями. Например, в FrontierSWE, который проверяет умение выполнять работу в крупных проектах по оптимизации систем, масштабной сборке кода или прикладному машинному обучению, модель набирает 74,4% и уступает только Claude Opus 4.8 причем менее 1%. Все эти цифры убедительно доказывает, что миллионный контекст в GLM‑5.2 — не просто техническая возможность, а реально работающий инструмент для сложных инженерных задач.
Области применения GLM‑5.2 охватывают практически все сценарии, где требуется глубокое понимание контекста и длительное планирование. В разработке программного обеспечения она может взять на себя полный цикл — от анализа требований до реализации сложных проектов, включая написание компиляторов, оптимизацию ядер ОС и создание высоконагруженных сервисов. В автоматизации научных исследований она пригодна для системной оптимизации, прикладных ML‑исследований и других трудоёмких инженерных задач. Модель поддерживает управление уровнем усилий (effort level control), что позволяет гибко настраивать соотношение качества ответа и времени его получения в зависимости от задачи. Кроме того, выдающиеся результаты в математике и научные знания делают GLM‑5.2 отличным инструментом для образования, интеллектуальных помощников, исследовательской работы и любых других областей, где нужны точные логические выводы. Благодаря лицензии MIT и полной открытости модель становится идеальным выбором как для коммерческого внедрения, так и для академических экспериментов без каких‑либо ограничений.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | TPS | Tooling | Статус | Ссылка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| cyankiwi/GLM-5.2-AWQ-INT4 | 147 456 | Публичный | 8×TeslaH100 tensor |
14.00 | доступен | чат |
curl https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/GLM-5.2-AWQ-INT4-VGALY-150506/generate/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer USER_API_KEY" \
--data-binary @- <<"EOF"
{"model": "glm-5.2", "messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"}
], "temperature": 0, "max_tokens": 150
}
EOF
$response = Invoke-WebRequest https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/GLM-5.2-AWQ-INT4-VGALY-150506/generate/chat/completions `
-Method POST `
-Headers @{
"Authorization" = "Bearer USER_API_KEY"
"Content-Type" = "application/json; charset=utf-8"
} `
-Body ([System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes((@{
model = "glm-5.2"
messages = @(
@{ role = "system"; content = "You are a helpful assistant." },
@{ role = "user"; content = "Say this is a test" })
} | ConvertTo-Json -Depth 10)))
([System.Text.Encoding]::UTF8.GetString($response.RawContentStream.ToArray()) | ConvertFrom-Json).choices[0].message.content
#!pip install OpenAI --upgrade
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="USER_API_KEY",
base_url="https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/GLM-5.2-AWQ-INT4-VGALY-150506/generate/",
)
chat_response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Say this is a test"},
]
)
print(chat_response.choices[0].message.content)
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
134 656 tensor |
8 | 1 677,58 ₽ | 1,25 | Запустить | ||
134 656 tensor |
4 | 1 719,14 ₽ | 1,61 | Запустить | ||
134 656 tensor |
4 | 1 719,14 ₽ | 1,61 | Запустить | ||
507 904 pipeline |
6 | 2 532,67 ₽ | 1,15 | Запустить | ||
134 656 tensor |
8 | 2 804,12 ₽ | 1,25 | Запустить | ||
507 904 tensor |
8 | 3 335,19 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
507 904 tensor |
8 | 3 335,19 ₽ | 1,51 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
134 656 tensor |
8 | 3 338,30 ₽ | 2,77 | Запустить | ||
134 656 tensor |
8 | 3 338,30 ₽ | 2,77 | Запустить | ||
Для данной модели, контекста и квантизации пока нет подходящих конфигураций.
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.